Mængden af data, der produceres i verden af i dag, er intet mindre end enorm. Den hastighed, hvormed data produceres over hele kloden, mængden fordobles i størrelse hvert andet år.
Dette fører til et skøn fra Statista, der anslår, at mængden af data i år 2024 vil nå op på 159 zettabytes eller 159 billioner gigabytes.
For at forvalte og udnytte sådanne enorme mængder af producerede data gør datavidenskabsfolk over hele verden brug af big data analytics-værktøjer. Hadoop og MongoDB er blandt disse værktøjer.
I denne blog vil vi lære, hvordan MongoDB og Hadoop fungerer forskelligt på en massiv mængde data ved hjælp af deres særlige komponenter.
I korte træk er MongoDB en meget berømt NoSQL-database og opbevarer oplysninger i JSON-opsætningen, mens Hadoop er et berømt Big data-værktøj, der er konstrueret til at kunne størrelse fra én server til tusindvis af maskiner eller systemer, hvor hvert system tillader lokal beregning og lagring.
“Hvis vi har data, så lad os se på data. Hvis alt vi har er meninger, så lad os tage udgangspunkt i min.”
– Jim Barksdale, tidligere direktør for Netscape
Indledning
Med så mange data, der produceres, vil de traditionelle metoder til lagring og behandling af data ikke være hensigtsmæssige i den kommende tid. Den traditionelle metode er blevet kendt som Big Data Analytics, og den har vundet stor popularitet i de seneste år. Den har eksisteret i mere end et årti nu.
For at lagre og behandle denne massive mængde data er der blevet lavet flere Big Data-teknologier, som kan hjælpe med at strukturere dataene i den kommende tid. Dette har ført til 150 NoSQL-løsninger lige nu.
(Mere at lære, dette er hvordan Big data analytics former IoT).
Disse løsninger er platforme, der ikke er drevet af den ikke-relationelle database, og som ofte forbindes med Big Data. Det er dog ikke alle af dem, der kvalificerer sig som en Big Data-løsning.
Og selv om antallet af løsninger kan se virkelig imponerende ud, skal mange af disse teknologier bruges sammen med hinanden. Desuden er de tilpasset nichemarkeder eller har måske en lav udbredelsesgrad i deres indledende faser.
Ud af disse mange NoSQL-løsninger har nogle af dem vundet en betydelig popularitet. To af disse populære løsninger er Hadoop og MongoDB.
Men selv om begge løsninger har mange ligheder med hensyn til funktioner som ingen skemaer, open source, NoSQL og MapReduce, er deres metodologi til lagring og behandling af data væsentligt forskellig.
Her er kigget på forskellene mellem MongoDB og Hadoop baseret på
-
Platformernes historie
-
Platformernes funktion
-
Begrænsninger af platformene
Historien om platformene
MongoDB
MongoDB-databaseløsningen blev oprindeligt udviklet i 2007 af et firma ved navn 10gen, som nu er kendt som MongoDB. Den blev udviklet som en cloud-baseret app-motor med et motiv til at køre flere tjenester og software.
-
Selskabet udviklede to komponenter-Babble og MongoDB. Produktet kunne ikke sætte sit præg og førte derfor til skrotning af applikationen og frigivelse af MongoDB som et open source-projekt.
-
Når MongoDB blev lanceret som open source-software, tog MongoDB fart og fik støtte fra et voksende fællesskab. Der fandt flere forbedringer sted, der havde til hensigt at forbedre og integrere platformen.
-
MongoDB kan betragtes som en effektiv Big Data-løsning. Det er dog vigtigt at huske, at det er en platform til generelle formål, der er designet til at erstatte eller forbedre de eksisterende DBMS-systemer.
Hadoop
I modsætning til MongoDB havde Hadoop været et open source-projekt lige fra starten. Det blev skabt af Doug Cutting, og det stammede fra et projekt kaldet Nutch, som var en open source webcrawler, der blev skabt i 2002.
-
Efter lanceringen fulgte Nutch i flere år i Googles fodspor. For eksempel, da Google frigav sit Distributed File System eller GFS, kom Nutch også med sit eget og kaldte det NDFS.
-
Sådan var det også, da Google kom med konceptet MapReduce i 2004, at Nutch annoncerede vedtagelsen af MapReduce i 2005. I 2007 blev Hadoop så officielt frigivet i 2007.
-
Hadoop videreførte konceptet fra Nutch, og det blev en platform til parallel behandling af store datamængder på tværs af klynger af råvarehardware.
Funktionaliteten af MongoDB og Hadoop
De traditionelle relationelle databasestyringssystemer eller RDBMS er designet omkring skemaer og tabeller, som hjælper med at organisere og strukturere data i kolonner og rækker format.
De fleste af de nuværende databasesystemer er RDBMS, og sådan vil det fortsat være i et betydeligt antal år i den kommende tid. (Forstå forskellen mellem data lakes og data Warehouses & databaser).
Men selv om RDBMS er nyttigt for mange organisationer, er det måske ikke egnet til alle tilfælde at bruge. Der opstår ofte problemer med skalerbarhed og datareplikering med disse systemer, når det drejer sig om at håndtere data i store mængder.
MongoDB
Da MongoDB er et dokumentorienteret databaseadministrationssystem, lagrer det data i samlinger. Disse datafelter kan forespørges én gang, hvilket er modsat de mange forespørgsler, som RDBMS’et kræver.
-
MongoDB gemmer data i binær JSON eller BSON. Disse data er let tilgængelige for alle ad-hoc forespørgsler, replikering, indeksering og endda MapReduce-aggregation.
-
Det sprog, der bruges til at skrive MongoDB, er C++, og det kan implementeres på Windows såvel som på et Linux-system.
-
Men da MongoDB betragtes til projekter med lav latenstid i realtid, bør Linux-maskiner være det ideelle valg for MongoDB, hvis effektivitet er påkrævet.
-
En af de vigtigste forskelle mellem MongoDB og Hadoop er, at MongoDB er en database, mens Hadoop består af flere softwarekomponenter, der kan skabe en ramme for databehandling.
Hadoop
Hadoop er en ramme, der består af et softwareøkosystem. Hadoop Distributed File System eller HDFS og MapReduce, der er skrevet i Java, er de primære komponenter i Hadoop.
En samling af flere andre Apache-produkter udgør de sekundære komponenter i Hadoop. Disse produkter omfatter Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop og Flume.
-
Mens Hive er til forespørgsler på data, er Pig til at foretage en analyse af store datasæt. HBase er en kolonneorienteret database, Oozie hjælper med at planlægge job til Hadoop, og Sqoop bruges til at skabe en grænseflade med andre systemer, som kan omfatte RDBMS, BI eller analytics. (Få mere at vide om de bedste BI-værktøjer og -teknikker)
-
Designet af Hadoop er sådan, at det kører på klynger af råvarehardware. Det har også mulighed for at forbruge data i ethvert format, hvilket omfatter aggregerede data fra flere kilder.
-
I Hadoop forvaltes distributionen af data af HDFS. Det giver også en valgfri datastruktur, der er implementeret med HBase. Dette hjælper med strukturering af data i kolonner.
-
Dette er i modsætning til datastruktureringen i RDBMS, som er todimensionel og allokerede dataene i kolonner og rækker. Software som Solr bruges til at indeksere dataene i Hadoop.
Begrænsninger ved Hadoop og MongoDB
Både MongoDB og Hadoop udviser gode funktioner, men de har også deres begrænsninger. Vi har listet nogle af begrænsningerne for begge platforme, så du kan beslutte dig for, hvilken der er mindre begrænset.
MongoDB
MongoDB indeholder ganske vist mange funktioner, men har sine egne begrænsninger, f.eks.:
-
For at gøre brug af joins skal en bruger manuelt indtaste koder. Det kan føre til langsommere udførelse og under optimal ydeevne.
-
Hvis en bruger ønsker at fortsætte uden joins, så vil manglen på joins betyde, at MongoDB kræver mere hukommelse, da alle filer så skal mappes fra disk til hukommelse.
-
Dokumentstørrelsen kan ikke overstige 16 MB
-
Nesting-funktionaliteten er begrænset og kan ikke overstige 100 niveauer.
Hadoop
Som en fantastisk platform til store dataanalyser har Hadoop også nogle begrænsninger, f.eks:
-
Hadoop gør brug af MapReduce, der er velegnet til enkle forespørgsler på grund af sin programmering. Men når en bruger forsøger at udføre avancerede analyser, der involverer interaktive og iterative opgaver, som kræver flere kort- og reduktionsprocesser for at blive gennemført, oprettes der mange filer mellem kort- og reduktionsfaserne. Dette resulterer i et fald i opgavens effektivitet.
-
De fleste programmører på begynderniveau er ikke i stand til at arbejde med Hadoop, da driften af Mapreduce kræver høje java-færdigheder. Dette fører til, at man foretrækker SQL frem for Hadoop, fordi SQL er let at betjene for begynderprogrammører.
-
Hadoop er en kompleks platform og kræver et komplekst vidensniveau for at aktivere funktioner som sikkerhedsprotokoller.
-
Hadoop har en begrænset pakke af værktøjer, der er nødvendige for at håndtere metadata eller for at rense, sikre og administrere datakvalitet.
-
Hadoop kan ikke effektivt håndtere små filer på grund af sit komplekse design.
Slutord
Det kan konkluderes, at Hadoop er det mest ægte og attraktive værktøj inden for Big data. Det samler en massiv gruppe af data i et allokeret system og driver dataene samtidig på en flok knudepunkter.
På den anden side er MongoDB berømt for skarp ydeevne eller implementering, førende tilgængelighed og spontan skalering.
Både Hadoop og MongoDB er gode valg, når vi taler om dataanalyser. Selv om de deler mange ligheder som open source, skema-fri, MapReduce og NoSQL, er deres tilgang til databehandling og -lagring forskellig.
I denne blog har vi listet begge funktionaliteter og begrænsninger op for dig, så du kan beslutte, hvilken der er bedst. Vi håber, at bloggen er informativ og var i stand til at tilføje værdi til din viden.